一.问题引入 BitMap从字面的意思,很多人认为是位图,其实准确的来说,翻译成基于位的映射,怎么理解呢?举一个例子,有一个无序有界int数组{1,2,5,7},初步估计占用内存44=16字节,这倒是没什么奇怪的,但是假如有10亿个这样的数呢,10亿4/(102410241024)=3.72G左右.如果这样的一个大的数据做查找和排序,那估计内存也崩溃了,有人说,这些数据可以不用一次性加载,那就是要存盘了,存盘必然消耗IO.我们提倡的是高性能,这个方案直接不考虑. 二.问题分析 如果用BitMap…

简化布隆过滤器--BitMap 前言 前段开发项目试就发现,一部分的代码实现存在着一些性能上的隐患.但当时忙于赶进度和由于卡发中的不稳定因素,想了许多解决方案也没有机会实施.最近,正好趁个机会进行一系列的改进. 我在团队开发中负责开发服务器端.所以在编写业务逻辑层时,常常遇到以下这样的业务逻辑:1. 判断一个用户是否为在自己的好友列表中2. 判断一条动态是否已被用户翻阅3. 判断两个用户的标签的匹配度4. .....等等这些情况,我之前的方案是采用数据库来解决,为每条记录添加标记,需要查询时则遍…

python实现布隆过滤器及原理解析     布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在".这篇文章主要介绍了python实现布隆过滤器 ,需要的朋友可以参考下   在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题, 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器, 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器.在参考了许多博客之后,…

1.引言 假如你经营着一家网店,里面卖各种商品(Items),有很多用户在你的店里面买过东西,并对买过的Items进行了评分,我们称之为历史信息,现在为了提高销售量,必须主动向用户推销产品,所以关键是要判断出用户除了已经买过的商品之外还会喜欢哪些商品,这就需要利用用户购买商品过程产生的历史信息.协同过滤通常分为基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤. 基于用户的协同过滤:利用用户之间的相似度进行推荐 基于物品的协同过滤:利用物品之间的相似度进行推荐 2.原理 关于协同过滤的原理网上到处都有,思想…

BitMap原理  …

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.…

在一个m位的位数组里,一个字符串经过k次hash随机分布到k个位置. http://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/3442813.html 布隆filter数据结构http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500 布隆filter  深入http://www.cnblogs.com/Jack47/p/bloom_filter_intro.html…

应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等. 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难.hash原理Hash (哈希,或者散列)函数在计算机领域,尤其是数据快速查找领域,加密领域用的极广.其作用是将一个大的数据集映射到一个小…

什么情况下需要布隆过滤器? 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里,一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点: 如何判断一个元素是否存在一个集合中? 常规思路 数组 链表 树.平衡二叉树.Trie Map (红黑树) 哈希表 虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序.二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求.但是当集合里…

一.布隆过滤器: 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器是与哈希算法是相关的,是工业实践上常用的算法,之前我们使用HashMap或者HashSet来查找重复的话也是可以的,但是对于在数据量比较大的情况下去查询那么速度就比较慢了,这个时候对于大的数据量来进行检索使用布隆过滤查找速…

算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低. 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足…

1.  BitMap Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省.(PS:划重点 节省存储空间) 假设有这样一个需求:在20亿个随机整数中找出某个数m是否存在其中,并假设32位操作系统,4G内存 在Java中,int占4字节,1字节=8位(1 byte = 8 bit) 如果每个数字用int存储,那就是20亿个int,因而占用的空间约为  (2000000000*4/1024/1…

原文:https://blog.csdn.net/Tencent_TEG/article/details/103021226 提到hash,相信大多数同学都不会陌生,之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash,下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度,对hash算法进行一个讲解. 1.什么是Hash Hash也称散列.哈希,对应的英文都是Hash.基本原理就是把任意长度的输入,通过Hash算法变成固定长度的输出.这个映射的规则就是对应的Hash算法,而原始数据映射后的…

Bloom Filter布隆过滤器算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间.在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低.此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情…

本文属于转载,原文链接:http://www.aboutyun.com/thread-7199-1-1.html   前提是大家至少了解HBase的基本需求和组件. 从大家最熟悉的客户端发起请求开始讲起吧,这样大家能够深有体会的逐步了解原理.比如我们发起了一条PUT请求,客户端首先需要查找到需要响应请求的REGIONSERVER. 记录region->regionserver映射是由HBASE系统表.META.记录的.所以我们只要知道. META.表的位置就能知道每个region响应的key的范…

目录 1. 布隆过滤器的概念 2. 布隆过滤器应用场景 3. 布隆过滤器工作原理 4. 布隆过滤器的优缺点 5. 布隆过滤器注意事项 6. Go实现布隆过滤器 1. 布隆过滤器的概念 布隆过滤器(Bloom Filter) 是由 Howard Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员,即判定 "可能已存在和绝对不存在" 两种情况.如果检测结果为是,该元素不一定在集合中:但如果检测结果为否,该元素一定不在集合中,…

专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt+moviepy音视频剪辑实战 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 老猿学5G博文目录 一.简介 布隆过滤器(BloomFilter)是一种比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),它是1970年由布隆提出的一种空间空间效率很高的随机数据结构.它利用位数组很简洁地表示一个集合,并判断一个元素是否属于这个集合.一个空的布隆过滤器有长度为M比特的bi…

布隆过滤器出现的背景: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低.  布隆过滤器的特点: 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

使用Spark进行ALS编程的例子可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS:alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章:http://www.docin.com/p-938897760.html 最后的惩罚因子那部分没看懂.前面的还挺好的. 上面3.1节关于矩阵分解模型的自然意义和解释,讲的非常好! 注:矩阵的每一行代表一个方程,m行代表m个线性联立方程. n列代表n个变量.如…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

本篇分析bitmap的数据结构的设计,并基于此分析bitmap的工作机制. 为了后面更清楚的理解,先有个总体印象,给出整体的结构图: 在下面的描述中涉及到的内容可以对照到上图中相应部分,便于理解. 首先,我们从宏观的角度来分析整体结构.bitmap file存在于磁盘,内部存放着很多个bit,每个bit对应于磁盘数据中的一个chunk.在内存空间中也存在一个区域存放bitmap file缓存,与磁盘bitmap file的每个bit一一对应.内存空间中还存在一个区域存放filemap_attr,…

在MD模块中,各级raid都使用的一份bitmap的源码,也就是说共用一种bitmap的流程,下面以raid1的使用为例来分析bitmap的工作原理. 在使用raid1磁盘阵列的时候,对于数据的可靠性有很高的要求.在写的过程中,有可能存在不稳定的因素,比如磁盘损坏.掉电/宕机.网络故障.系统故障等,这样导致写入失败,在系统恢复后,raid也需要进行恢复,如果磁盘比较大,那同步恢复的过程会很长.以raid1来说,在发生故障时,可能盘阵的数据很多都是已经一致的了,其实只有少部分不一致,所以就没必要进…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

学习了几个月的内核编程,现在对Windows驱动开发又了更加深入的认识,特别是对IRP的分层处理逻辑有了深入认识. 总结起来就几句话: 当irp下来的时候,你要根据实际情况,进行处理 1> 无处理,继续往下传 2> 处理之后 ,往下传 3> 处理之后, 往上传 4> 不做处理,直接丢弃 具体怎么理解,通过一个串口驱动过滤就可以深入理解. 一.串口过滤概念 串口过滤:平时我们看到的主机上的USB.网线口等都属于串口,那么设想一个环境,我去网吧上网,正在通过某宝付款,然后主机后面的US…

今天主要讨论:哈希函数.哈希表.布隆过滤器.一致性哈希.并查集的介绍和应用. 题目一 认识哈希函数和哈希表 1.输入无限大 2.输出有限的S集合 3.输入什么就输出什么 4.会发生哈希碰撞 5.会均匀分布,哈希函数的离散性,打乱输入规律 public class Code_01_HashMap { public static void main(String[] args) { HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map.p…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/z50L2O08e2u4afToR9A/article/details/79565720 project架构方向的程序猿.看到推荐/搜索/广告等和算法相关的技术,心中或多或少有一丝胆怯.但认真研究之后.发现事实上没有这么难.   今天的1分钟系列,给大家介绍下推荐系统中的"协同过滤",绝无不论什么公式,保证大伙弄懂.   什么是协同过滤(Collaborative Filtering)?…

1.过滤emoji表情的原因 在我们的项目开发中,emoji表情是个麻烦的东西,即使我们可以能存储,也不一定能完美显示,因为它的更新速度很快:在iOS以外的平台上,例如PC或者android.如果你需要显示emoji,就得准备一大堆emoji图片并使用第三方前端类库才行.即便如此,还是可能因为emoji图片不够全而出现无法显示的情况在大多数业务场景下,emoji也不是非要不可的.我们可以适当地考虑干掉它,节约各种成本. 2.php过滤emoji原理 Emoji (絵文字,词义来自日语えもじ,e-…

1.过滤emoji表情的原因 在我们的项目开发中,emoji表情是个麻烦的东西,即使我们可以能存储,也不一定能完美显示,因为它的更新速度很快:在iOS以外的平台上,例如PC或者android.如果你需要显示emoji,就得准备一大堆emoji图片并使用第三方前端类库才行.即便如此,还是可能因为emoji图片不够全而出现无法显示的情况在大多数业务场景下,emoji也不是非要不可的.我们可以适当地考虑干掉它,节约各种成本. 2.php过滤emoji原理 Emoji (絵文字,词义来自日语えもじ,e-…

    在日常生活中.包括在设计计算机软件时,我们常常要推断一个元素是否在一个集合中.     比方在字处理软件中,须要检查一个英语单词是否拼写正确(也就是要推断 它是否在已知的字典中).在 FBI.一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上:在网络爬虫里.一个网址是否被訪问过等等.最直接的方法就是将集合中所有的元素存在计算机中,遇到一个新 元素时,将它和集合中的元素直接比較就可以.一般来讲.计算机中的集合是用哈希表(hash table)来存储的. 它的长处是高速准确.缺点是费存储空间.当集合比較小…